潘永刚：中国智能物流发展简述
主题演讲：中国智能物流发展简述
主讲人：潘永刚
潘永刚：罗戈研究院长、物流沙龙联合创始人，同济大学管理科学与工程博士。阿里云MVP、腾讯云TVP、科技部项目评审专家、中物联信息化专家、货运分会特邀专家。曾供职上港集团战略部高级研究员，oTMS战略副总裁。现为中物联信息化专家、货运分会特邀专家，信息系统项目管理师（高级）、经济师（中级）。主要研究领域包括物流战略、信息化、物流互联网平台，涉猎社交网络，内容市场营销，社交产品设计等领域。对新零售、无车承运人等有较深的研究与持续关注。
以下为演讲实录：
中国智能物流发展覆盖的领域范围非常广泛，罗戈研究的过程中筛选了典型企业的探索和相应成果，希望让大家更加了解中国智能物流发展情况。站在Physical Internet视角，再看我们现在的智能物流：无论是数字化，还是智能化、自动化应用，可能都是Physical Internet的前期准备。
先看德邦一票货的数字化旅程：原来一票货是从电话下单，然后填写纸质面单，再手工的称重量方，到运费现金支付，然后电话查询情况，再申请发票；现在大家都微信扫码下单，然后直接生成电子面单，进行AI称重量方，微信支付运费，再是线上评价并获得电子发票。
再看2B的运输订单数字化案例：
2B运输订单比较复杂，它的发货人、接单方、承运人和收货人往往是多方共同参与执行，这就需要构建数字化多方连接的社区型系统。这样的社区型运输管理系统需要能够支持：从大客户获取众多订单需求，再分发到不同的承运商，然后再调度给到不同的司机，送达交付给不同的收货人并把回单收回来，再进入到后续的财务流程、管理分析流程。因此它会是一张网，先展开再收拢。整个数字化流程虽然涉及到多企业、多人员、多环节、跨地域，但是它也能够完全实现全流程、跨组织、跨主体的数字化管控。
仓储管理数字化也已经从单一仓库的入库、上架、盘点、拣选、出库、发运等库内管理，上升到了多仓协同、一盘货管理的数字化旅程。
总之，从发货人到物流，再到收货人的仓运配全环节数字化，已经可以基于统一系统进行信息交互和运作全程管控了。
前述内容主要是偏流程层面的数字化情况，其实我们还需要关注到终端。随着这个世界的数字化，所有终端也需要更多的物联网设备，以实现对于流程当中每一个环节、每一次交接、每一次交付过程的实时呈现。数字化不仅仅是对于流程的可记录、可展现，同时也涉及到整个流程环节中的所有主体、所有设施、所有设备、所有人员、所有终端都需要智能化物联网终端设备的覆盖。这种覆盖既能与前述流程管理数字化系统衔接起来，又能在所有环节和点上更加细致明确地界定相关方的交接责任。
我们看到北斗导航设备实现了货运车辆的全环节、全过程跟踪和管控，但实际上物流世界运转底层的数字化设施，尤其是物流电子地图越来越凸显价值。它能够把限行、限宽、限高的数据全部集成起来，还把物流服务所需要的物流园、停车场、修车地、查车点等相应的信息可以结合起来，就是货车宝货车导航这样的典型应用。
除了运输终端之外，我们看到仓内设备也在快速发展迭代。无论是仓内的AGV、穿梭机器人、避免机器人，他们在搬运、分拣、码货、包装等不同的环节都有相应的智能机器人在被使用。这些机器人既是一个智能的终端，同时又是那个环节流程的操作主体。
开始我们讲的是流程管理数字化，然后我们重点展示了相关主体、个人、设施、设备的物联网化。但在这里，我们更多看到机器人来替代原有的人，替代原有环节、替代原有终端。再从Physical Internet视角看，我们面临的这个世界会在数字化、智能化和人工处理混杂的状态下持续运行很长时间。当然无论是人工的，无论是机器人的，还是机械设备的作业过程，都将被很好地进行数字化管理。从未来的视角回看，我们看到的每一个节点，每一个环节，每一个流程，每一个设施设备，每一个主体都将在同一个未来物流互联网络，都在向Physical Internet进行迭代。
物流的主要核心节点，未来如何能被未来物流互联网络调用，就需要无论是仓库，还是快递枢纽、快运中转场，乃至终端门店都需要保证具有柔性作业能力，而且是高效、集约化的处理能力。
菜鸟仓内全链路柔性自动化，不仅仅是说有机器人的应用就好了，它更强调的是说怎么样通过柔性自动化来实现整个环节效率和成本有效改善，而不仅仅是说完全利用机器人。对于电商订单，它的波动比较大，订单多的时候跟订单少的时候可以相差数倍。需要在成本、服务、效率中间要找到平衡，来实现哪里该用机器人，哪里该用人，哪里用机械设备，怎么样组合出来一个高效低成本的柔性流程。
普洛斯作为高标仓标准建立者，也在尝试构建智能仓库标准。它面向不同行业和不同环节，以提升评效与人效为基础诉求，在存储环节、分拣环节、搬运环节和辅助环节使用相应智能解决方案。
我们也要看到在所有的这些环节背后都还有智能算法的应用，再不断的去提升这一环节、流程、节点的效率，这里面可能有有各种优化算法模型：机器学习、路径优化、库存优化、调度优化、路由优化、补货模型、调拨模型、预测模型、网络模型等，通过这样不同的优化算法和模型应用使每一部分都能够不断的持续自我进化。
如果前端流程数字化了，然后所有涉及的终端、主体、节点也都获得智能化提升，后端又有算法模型进行不断地优化，其后台就应该有一个全链路的数据体系，不断地支撑运营整合、组织协同，所以我们要通过不同的数据整合构建可视化能力、整合分享能力、平台服务能力、异常响应能力、生态圈构建能力，再去适应不同的场景来服务我们的组织和客户。
前面讲的，大概思考了数字化、智能化的未来物流世界：要有数据集中的一个底层平台体系，中间要对流程有数字化管控体系，所有的流程节点和前端设施设备、企业、人员都有相应的智能化、物联网化的终端应用，同时有算法模型持续地优化。
最后，当然还是要回到中国市场现状看。罗戈一直强调，中国太大了，中国是一种城乡二元结构的社会。我们既看到了智能物流的快速发展迭代，大型物流企业飞快地应用科技强化竞争力；同时我们还有大量的小企业，大量的个体物流从业者在用非常传统地手工、人工方式处理业务。这当然也是因为中国有大量的分散商业主体存在，使得说需求本身完全没有上升到需要智能化。智能和初级是同在的，这种情况下我们既要关注智能也要关注物流基本情况。
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